Saya punya beberapa foto udara (format: IMAGINE Image) yang cukup detail untuk melihat ke hidran dan bentuk hidran yang didigitalkan berdasarkan beberapa data CAD. Proyek saya adalah untuk QC lokasi hydrant shapefile dengan mengecek langsung dengan citra. Apakah mungkin untuk mengekstrak nilai RGB dari citra yang cocok dengan nilai RGB hidran kebakaran?
Fire hydrant (merah):
Saya mencari untuk memilih nilai sel (yang telah saya tuliskan) yang mirip dengan nilai sel hidran api dan kemudian mengekstrak sel-sel tersebut (baik file raster sel-sel tersebut atau shapefile yang memplot lokasi lokasi sel yang sama). Saya berasumsi bahwa ada sangat sedikit fitur dalam citra yang memiliki Nilai RGB kemerahan yang serupa.
Setelah melihat Jawaban Arron dan bermain-main dengan pendekatan yang diawasi dan tidak diawasi (lihat komentar saya di bawah), saya tidak dapat memperoleh alat untuk melakukan apa yang saya inginkan sampai saya mulai juga melihat output raster kepercayaan dari Klasifikasi Kemungkinan Maksimum dari Klasifikasi Kemungkinan Maksimum alat. Saya tidak yakin apa yang seharusnya disimbolkan oleh output raster tetapi dari hanya dengan melihat nilai sel level 14, tetapi ia menangkap semua hidran api.
output raster: lokasi hidran kebakaran:
Langkah saya selanjutnya adalah menggunakan alat Raster untuk Polygon mengkonversi jejak hidran raster menjadi poligon. Saya menjalankan alat sekarang dan dalam satu jam terakhir hanya berhasil mencapai 11%. Area tempat saya bekerja besar, pada 1x1 mil jadi saya mengerti bahwa mungkin butuh waktu jika ada banyak sel raster kecil untuk dikonversi menjadi poligon. Apakah ada saran untuk menjalankan beberapa alat untuk membersihkan beberapa data sehingga mempercepat proses konversi raster ke poligon? Saya mungkin tidak perlu menjalankan alat ini karena jejak raster melakukan pekerjaan yang sangat baik dalam menangkap hidran tetapi saya tertarik untuk mempercepat proses karena saya melihat ini sedang digunakan dalam aplikasi lain di masa depan.
Jawaban:
Hidran kebakaran Anda akan memiliki tanda tangan spektral yang sangat unik, oleh karena itu saya akan menggunakan klasifikasi kemungkinan maksimum terawasi untuk mengklasifikasikan raster Anda. Alternatifnya adalah menjalankan algoritma ISODATA untuk pendekatan tanpa pengawasan . Coba alur kerja (sebagian) berikut:
Atau, untuk pendekatan kuantitatif, jalankan Raster ke Polygon untuk menempatkan poligon di sekitar hidran Anda (yaitu 1) piksel. Anda dapat menjalankan sejumlah statistik pada poligon asli dan turunan Anda sekarang.
Perlu diingat bahwa Anda akan memiliki kontrol lebih besar terhadap kelas jika Anda menggunakan klasifikasi kemungkinan maksimum yang diawasi
EDIT:
Coba juga menggunakan citra udara resolusi tinggi CIR 4-band yang tersedia dari Earth Explorer . Band IR dekat (4) akan memberi Anda kontras yang jauh lebih besar antara hidran dan rumput hijau di sekitarnya. Ini kemungkinan merupakan area perkotaan, jadi Anda mungkin dapat memperoleh citra resolusi sangat tinggi untuk bidang yang Anda minati.
sumber